EOMS设备健康监测系统能够对电气设备维保记录、运行数据、电气日常管理方面的数据进行收集、分析、筛选。通过收集现有系统中电气设备运行数据、设备维保记录、在线监测系统记录、工作记录、检查记录、设备问题或隐患等，并将所有信息与设备和平台进行关联，生成工作人员需要的报表内容，并从电气设备管理、数据标准化服务、报表数据分析等方面提升电气设备标准化、智能化管理，具备数据分析和辅助决策能力。可视化方式全面展示各平台的设备实时健康评估状态，便于全面掌握准确的设备状态进行预测和总体分析。
进行多元线性回归算法分析，对偏移量和权重量进行大数据分析调整计算，获取设备监测端的评估分数，为设备运维提供数据支持。
通过数据清洗、数据特征表建立和减约，通过故障树分析方法分析各采集特征值与故障的关联度并形成TensorFlow神经网络的算法模型。伴随系统数据的完善及人工矫正，神经网络的算法自动调整。
基于大数据AI的设备健康评估方法
1、状态监测：
利用各种传感器和监测设备对设备进行状态监测，比如温度、振动、电流等参数的监测。
2、维修记录：
记录设备的维修情况和维修历史，包括故障类型、维修时间、维修人员等信息。
3、可用性评估：
评估设备的可用性，包括故障率、平均故障时间、平均修复时间、平均无故障时间等指标。
4、操作记录：
记录设备的操作情况和操作历史，包括使用时间、使用频率、使用人员等信息。
5、检查和测试：
对设备进行定期检查和测试，以确定设备的健康状况。检查和测试包括外观检查、电气测试、机械测试等多项测试。
6、预防性维护：
通过定期更换零部件和润滑剂、清洗设备、调整设备等方式，对设备进行预防性维护，以最大限度地保障设备的稳定运行。
通过以上几个方面数据来源的评估，经过大数据分析在设备异常、故障等情况下不同监测数据的呈现及趋势建立神经网络算法模型，后续实时数据进入模型中经过运算判断设备健康状态情况，以及设备健康状态趋势预测，为预防性维修提供决策依据
福州市历史悠久，文化底蕴深厚，建城已有2200多年历史。唐开元十三年（725年），升福州为都督府，府治设在州城内（今鼓屏路），福州之名始用至今，因为境内一座福山而得名，建城于汉高帝五年（前202年）。从明代起，福州一直是福建的省会；民国三十五年（1946年），福州设市。福州市是福州都市圈的核心城市，国务院批复确定的海峡西岸经济区中心城市之一、滨江滨海生态园林城市， 是中国人民解放军东部战区陆军机关驻地。福州市是国家历史文化名城，拥有昙石山、船政、三坊七巷、寿山石等四大文化名片，从这里走出了林则徐、 沈葆桢、严复等一批历史名人。 福州马尾区是中国近代海军的摇篮、中国船政文化的发祥地，是近代中国最早开放的五个通商口岸之一。
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